Influence of active musculature on injury risk prediction on frontal crashes

Abstract

Los modelos activos de cuerpo humano son una herramienta importante para estudiar la interacción de los ocupantes con los sistemas de seguridad de un vehículo en maniobras evasivas como el frenado y/o la dirección. Sin embargo, es necesario estudiar la influencia de la musculatura activa en la posible fase de choque que puede ocurrir después de una maniobra evasiva. En este estudio, se utiliza un modelo de cuerpo humano de elementos finitos con controladores musculares en la cabeza y la parte inferior del tronco para estudiar la influencia de la musculatura activa en la predicción del riesgo de lesiones en colisiones frontales. Se simularon nueve combinaciones diferentes de maniobras previas a la colisión y escenarios de colisión con y sin la musculatura activa para evaluar la influencia de dicha activación en la predicción del riesgo de lesiones del modelo. En primer lugar, se realizó una simulación de referencia completa con las fases de inicialización, pre-colisión y colisión con la musculatura activa. Después, se extrajo el estado de la simulación al final de la maniobra previa a la colisión y se utilizó el modelo pasivo para ejecutar la misma fase de colisión con diferentes entradas como la postura o la velocidad al final de la colisión previa. Se utilizaron las excursiones, las aceleraciones y las predicciones de riesgo de lesiones para hacer comparaciones entre los modelos. Además, se utilizó el software CORAplus para valorar la proximidad de los modelos pasivos al modelo de referencia activo. Los resultados muestran que la metodología utilizada para recrear la fase de colisión activa no es capaz de reproducir fielmente la fase de colisión de referencia, ya que la calificación máxima de CORA fue de 0,873. Sin embargo, la mejor combinación de entradas desde una perspectiva global para reproducir el modelo activo de referencia es incluir la postura, la velocidad inicial y las tensiones iniciales en el modelo pasivo del cuerpo humano. Como parece que el nivel de actividad muscular no influye en los resultados e incluso podría empeorar los valores obtenidos, se puede concluir que la musculatura activa puede no influir en la predicción del riesgo de lesión durante la fase de colisión.

Active human body models are an important tool to study occupant interaction with safety systems of a vehicle in evasive maneuvers such as braking and/or steering. However, it is necessary to study the influence of the active musculature in the possible in-crash phase that may occur after an evasive maneuver. In this study, a finite element human body model with muscle controllers on the head and lower trunk is used to study the influence of active musculature on injury risk prediction on frontal crashes. Nine different combinations of pre-crash maneuvers and in-crash scenarios were simulated with and without the active musculature to assess the influence of that activation on the injury risk prediction of the model. First, a complete baseline simulation with initialization, pre-crash and in-crash phases was run with the active musculature. Afterward, the state of the simulation at the end of the pre-crash maneuver was extracted and the passive model was used to run the same in-crash phase with different inputs like the posture or the velocity at the end of the pre-crash. Excursions, accelerations, and injury risk predictions were used to do comparisons between models. Also, CORAplus software was used to rate how close the passive models were to the active baseline model. The results show that the methodology used to recreate the active in-crash phase is not able to reproduce closely the baseline in-crash phase, as the maximum CORA rating was 0.873. However, the best combination of inputs from an overall perspective to reproduce the baseline active model is to include posture, initial velocity, and initial stresses in the passive human body model. As it seems that muscle activity level does not influence the results and it might even worsen the values obtained, it can be concluded that active musculature may not influence the injury risk prediction during the in-crash phase.